"꿀벌은 군집에서 일합니다."라고 설립자이자 CEO인 Marc Kuo는 말합니다. 루틴, Digital Trends에 말했습니다. “그들은 꿀을 찾기 위해 나가는 정찰병을 가지고 있습니다. 이는 장거리에 걸쳐 많은 종류의 꽃을 탐험한다는 것을 의미합니다. 정찰벌이 꽃밭을 발견하고 좋은 품질의 꿀을 가지고 벌집으로 돌아오자마자, 춤을 추면서 다른 벌들을 유인한 다음 그 벌집을 더 자세히 탐색하러 갑니다.”
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이러한 행동에서 영감을 받아 Routific이 개발한 알고리즘은 해당 개념을 물류 세계에 적용합니다. 여러 배송 차량이 기업이나 고객에게 패키지를 가장 최적으로 배송할 수 있는 방법을 파악하여 소비자. Kuo는 “소비자는 꽃이고 트럭은 벌입니다.”라고 말했습니다. “우리 알고리즘이 파악한 것은 배송할 주소가 2,000개이고 트럭이 50대인 시나리오에서 트럭이 소비자에게 도달하기 위해 택할 수 있는 가장 좋은 경로입니다. 이 경우 최적의 배송 순서 순서를 지정하는 방법에 대한 질문은 엄청나게 복잡합니다.”
루틴 - 파견 경로
본질적으로 오랫동안 연구된 방식의 변형입니다. “여행하는 세일즈맨 문제” — 지점 간 최적의 경로를 파악하도록 설계된 가장 잘 알려진 컴퓨터 과학 알고리즘 중 하나입니다. 그러나 출장 판매원 문제에 일반적으로 판매원이 한 명뿐인 경우에는 고려해야 할 차량이 여러 개 있습니다.
Kuo는 “배달할 주소가 57개만 있다면 이미 4000억 개 이상의 가능한 경로 조합을 갖고 있는 것입니다.”라고 말했습니다. “그 뒤에 0이 75개 있는 1이군요. 그럴 경우 인간이 최적의 경로를 찾는 것은 불가능하지만, 알고리즘이라도 다음이다. 최선의 경로를 찾기 위해 가능한 모든 경로 조합을 차례로 시도하도록 요청하면 불가능합니다. 하나. 이에 대해 좀 더 전술적이어야 합니다. 이것이 바로 꿀벌이 자신의 본성에 구축한 것이며 우리는 알고리즘에 구축한 것입니다.”
상황을 더욱 어렵게 만드는 것은 패키지에 필요한지 여부를 포함하여 배송 시 고려해야 할 수많은 다른 과제입니다. 정확한 시간 내에 배송해야 하는지, 트럭의 전체 용량, 품목을 냉장 차량으로 배송해야 하는지 여부, 더.
벌 비유가 작용하는 곳은 알고리즘이 컴퓨터에게 검색 작업을 처리하도록 요청하는 방식입니다. Kuo는 "우리 CPU는 탐색할 영역이 많은 벌과 같습니다."라고 말했습니다. “한 영역이 더 유망해 보일 때마다 다른 CPU 성능의 관심을 모아 해당 특정 검색 공간을 좀 더 탐색하기 위해 해당 특정 영역에 더 많은 리소스를 집중시킵니다. 그런 식으로 우리는 최적의 경로, 즉 최적 상태에 매우 가까운 경로를 아주 아주 빠르게 찾을 수 있습니다.”
단지 더 빠른 것만은 아닙니다. Kuo는 또한 그의 알고리즘이 제시하는 경로는 이전에 많은 고객들이 사용했던 수동으로 계획된 경로보다 일반적으로 40% 더 짧다고 말했습니다. 이는 연료 절약, 도로에서 보내는 시간, 차량 유지 비용 측면에서 명백히 긍정적인 영향을 미칩니다. “어떤 경우에는 고객이 작업해 온 원래 계획이 너무 비효율적이었기 때문에 도로에서 차량을 없앨 수도 있었습니다.”라고 그는 말했습니다.
Routific이 약간의 것을 만들어내는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 감히 말할 수 있습니까? — 버저 소리.
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